深度学习: CV顶会 & CV顶刊

Conference on Computer Vision (奇数年，10月开会) ECCV: European Conference on Computer Vision (偶数年，3月截稿，9月开会) CV两大顶刊 ---- [1] 计算机视觉顶尖期刊和会议有哪些 [2] cvpr中poster,oral,spotlight的区别是什么 [3] AI学术会议Deadline清单 [4] CVPR 2018

计算机视觉的顶会顶刊！

Conference on Computer Vision (奇数年，10月开会) ECCV: European Conference on Computer Vision (偶数年，3月截稿，9月开会) CV两大顶刊

机器学习再发Nature顶刊

image 要点： 图2展示了以下内容： a. 结构中具有四个以上独特元素的材料数量的增长情况。 b. 发现的四元材料的相分离能与Materials Project中的相分离能的比较情况。 c.

顶刊大佬用什么注释包？

Visualize cell type annotation on UMAPDimPlot(obj,group.by='celltype') 官网提供的代码两个关键步骤：1、通过API与chatgpt连接；2、 https://gitee.com/dftianyi/openai") library(Matrix) library(GPTCelltype) library(openai) library(ggplot2) logfc.threshold = 0.5,test.use = "MAST") top10 <- markers %>% group_by(cluster) %>% top_n(n = 10, wt = avg_log2FC 首先进入天意云官网（https://cloud.dftianyi.com/）之后，点击控制台，在网页的左侧栏找到“GPT-API接口” 开通之后，等待状态变成“完成”，下图框中的1为API接口地址，2为

ACM顶刊接收 | GAN的综述

Surv. 54, 2, Article 37 (February 2021), 38 pages. 将GAN应用于实际问题，仍存在挑战，在此本文重点关注其中三个：（1）高质量的图像生成；（2）图像生成的多样性；（3）稳定的训练。 2 典型网络结构 ?

【顶刊论文分享】识别恶意bot

本文介绍了一项使用浏览器指纹、TLS指纹和IP行为分析等方式识别良性/恶意bot的工作，这一工作来自于2021年IEEE symposium on security and privacy的一篇论文[2] Aristaeus平台可以使用Fingerprintjs2提取web浏览器的35个特征，包括屏幕分辨率、时区等，以构建bot的浏览器指纹特征。 因此当IP地址-1发出请求时，若提供的cache breaker指向IP地址-2，则表明出现了多个IP地址共享资源的情况。 图2 Honeysite的设计思路 三、Bot行为分析 根据bot发出请求的意图可以将其分为三类：良性、恶意和灰色。良性的bot不会发送未经请求的POST或利用漏洞进行攻击。 因此Aristaeus合并了一个人工辅助的自动化工具，这个工具可以从候选的指纹中选取URL供人工分析验证, 其中常用的渗透请求如表2所示。

【顶刊论文分享】告警分析全家桶

三、 告警分析问题速览 一般来说，告警可以分为3种类型[2]： ① 高危告警（true positive）。 2. 误报识别。由于业务的复杂性不可避免的会触发告警，且数量巨大，极大干扰了运营效率。一般来说需要运营人员逐渐熟悉业务后才能去除该部分误报。 3. 无关告警识别。 论文中采用滑动窗口的方式，将时间间隔在2s内，由不同探针触发的相同告警进行融合。如图2所示，告警2、3被融合成元告警8。 图2. IEEE Transactions on dependable and secure computing 1.3 (2004): 146-169. [2] Kruegel, Christopher, and Journal of computer security, 2002, 10(1-2): 71-103. [4] van Ede, Thijs, et al.

【源头活水】顶刊解读！Nature子刊 Machine Intelligence（IF 23.8）2024年第6卷第5期（2）

蛋白质序列设计、AlphaFold 2.Ren, M., Yu, C., Bu, D. et al. https://doi.org/10.1038/s42256-024-00838-2 蛋白质序列设计、AlphaFold 蛋白质序列设计对于蛋白质工程至关重要。

顶刊方法分享---CNA neighbourhood analysis（inferCNV + moilR）

MG-132 顶刊引用文献分享｜MCE

MG- 132 (0.75-5 μM;24 小时) 通过 26S 蛋白酶体抑制作用在 KIM-2 细胞中有效诱导 p53 依赖性细胞凋亡[5]。 ;188(3):814-831.e21.MG132 (42 μM; 12 h) almost completely blocks mouse embryonic development.MG-132 顶刊引用文献精选 用添加了 10% FBS 的培养基制备含有 100 nM MG132 的工作溶液；每个孔中加入 2 ml 培养基，然后收获蛋白质。2. EMBO Mol Med. 2017 Sep;9(9):1294-1313.[2]. Fan WH, et al. Am J Respir Cell Mol Biol. 1998 Aug;19(2):259-68.[5].

一流学者不宜再以“顶会顶刊”作为自己的追求目标

顶会顶刊模式与评估体制 在中国改革开放初期，很多领域的研究还达不到顶会、顶刊的水平，更不要说更高水准了。因此，以顶会、顶刊论文为评判批准，对于当时国内的研究水平，无疑具有极大的促进作用。 在这样的情况下，如果人人努力，个个争先，顶会、顶刊文章必然是韩信点兵，多多益善。包云岗定义下的科研“轻工业模式”必然流行。这种模式称为“顶会顶刊模式”，似乎更为准确。 能以年为单位产出的最常见优秀成果，可能也就是发表在顶会、顶刊上的论文了。平均来说，顶会、顶刊的论文，水平也还是相当不错的，它们也是很多未来研究的起点。 但是，如果止步于此，认为顶会顶刊就是科研最高水平，显然就像登山到了半山腰，却以为半山腰就是山巅一样可笑。 实际上，经过四十多年的开放改革，国内很多方向的研究水平已经达到了顶会顶刊的水准。 如果没有这样的合理体制保护，科研以发表顶会、顶刊论文为目标还是比较安全合理的，顶会顶刊模式必然流行。 期待中国也能有类似国际上终身教授一样的制度。

从这120篇顶刊顶会看最新研究趋势......

那你跟顶会大概率无缘了！研究风向已经变了， “能力深化与场景适配”才是王道。 具体来说：仔细研究近2年的顶会顶刊能发现，审稿人的口味主要集中在：大模型的技术架构创新、能力边界拓展、多模态融合、效率优化、安全可控等。因此，非常建议想做这领域的伙伴，多多关注前沿的进展。 和 11%，且运行速度快 6-11 倍；在 7 个视觉理解基准上平均性能领先 15.3% 和 5.1%，同时在 iPhone 17 Pro 上实现约 3 秒生成 512×512 图像、内存占用低于 2GB 在 4D 占用预测任务中大幅超越 OccWorld、OccLLaMA 等 SOTA 方法，基于真值占用输入的平均 mIoU 达 22.06%、IoU 达 31.03%，运动规划的长期预测表现更优，且 2

复现顶刊单细胞气泡图——修改版！

点击这里，获取示例数据和相关教程前言之前有一篇推文卡卡带大家复现了一个顶刊的气泡图，推文可见如下：跟着顶刊学配色 ｜单细胞marker基因气泡图复现之后卡卡总是觉得效果不尽人意！ /scRNA.Rdata")绘图markers <- c("MS4A1","BANK1","CD79A","TNFRSF13C","BCL11A","IL7R","CD3G","CD2","ITM2A" CD3D","IGLL1","MZB1","IGLL5","SSR4","KRT18","KRT19","DEFB1","CTSS","EPCAM","SOX4","RGS5","COL1A1","ACTA2" PECAM1","CDH5","SPARCL1","STC1","SPARC","TM4SF1","INSR","GNLY","GZMB","KLRD1","KLRF1","B3GNT7","APOA2"

本月连发2篇Nature顶刊！揭示未来全球野火排放的健康和气候效应

在中等排放情景（SSP2-4.5）下，到本世纪末，全球野火碳排放与当前水平相比预计增加约23%，全球每年约有140万例过早死亡可归因于野火烟雾PM₂.₅暴露，为当前水平的6倍（图1）。 欠发达地区在全球未来野火健康负担中的占比仍然巨大，然而在全球高升温情景（SSP5-8.5）下，未来发达国家地区野火活动大幅增多，在人口老龄化趋势下，其野火健康风险在全球的占比将明显提升，影响了野火PM₂.₅暴露健康风险的区域差异化格局（图2） 图2 不同地区野火PM2.5健康效应及其全球分布格局（历史与未来情景对比） 研究进一步发现，尽管未来野火排放增加将导致全球尺度野火气溶胶直接辐射强迫的冷却效应增强，但在北极地区，这一冷却效应到本世纪末将减弱约 0.06 W/m²（SSP2-4.5情景下），对未来极地变暖产生潜在推动作用（图1）。

顶刊TPAMI｜多模态视频理解领域重磅数据更新：MeViSv2发布

由复旦大学、上海财经大学、南洋理工大学联合打造的 MeViSv2 数据集正式发布，并已被顶刊 IEEE TPAMI 录用。 图 2：MeViSv2 中新增的运动推理语句和无目标语句示例。图中标记为橙色的物体为运动推理语句的目标，而无目标语句是具有欺骗性，但不指代任何对象的语句。 2. 原生多模态 统一 Text 与 Audio 接口为了适配 MeViSv2 的多模态特性，LMPM++ 设计了统一的指令格式。 实验 1.RVOS 任务 表 2：RVOS 方法在 MeViSv2 上的性能对比。 如表 2 所示，无目标准确率（N-acc.）和目标准确率（T-acc.）两个指标是为 MeViSv2 新增的 “无目标语句” 而设计的新指标。N-acc.

tidyHeatmap | 顶刊SCI热力图绘制工具，用它就对了~~

tidyHeatmap使用了ggplot2中的语法，因此其使用方法与ggplot2比较相似。 tidyHeatmap可以帮助用户将复杂的数据进行可视化，以便更好地理解数据之间的关系。 另外，tidyHeatmap还支持使用其他R包中的函数进行数据预处理，例如dplyr、reshape2、tidyr等，使得数据预处理变得更加灵活和高效。

手把手教你“复制”顶刊文章漂亮的配色

本文来源：基迪奥生物；直接来源：顶刊收割机

顶刊DISO方法的Python 代码，重磅公开发布！

for j in range(n): if j == 0: dis[i, j] = 0 + (nors[i, j] - nors[0, j]) ** 2 else: dis[i, j] = dis[i, j - 1] + (nors[i, j] - nors[0, j]) ** 2 DISO = np.sqrt(dis ) # 输出结果到xlsx文件 df = pd.DataFrame(DISO) # 将结果保存到test2_output.xlsx文件中 df.to_excel('diso_output.xlsx 原文链接：https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2022GL100681 2.Zhou, Q., Chen, D., Hu, Z*.,

替代Docker，登上顶刊，这款开源沙箱牛在哪里？

2. 容器应用（例如Docker）。但一般的公有云不会简单用Docker，比如谷歌云里边也是用Docker，但在Docker下面又再加了一层，把Docker的隔离安全性能提高。

python单细胞学习：（IF=48.8）顶刊杂志复现（一）

资源介绍： （IF=48.8）顶刊杂志的带有超详细python单细胞代码和数据学习的文献分享 希望一起学习python单细胞打卡的，加我拉进python学习群，微信：Biotree123，暗号“python CD49b (Integrin α2) VLA-2整合素的一部分，参与细胞与胶原的粘附。在中性粒细胞上的表达可能与组织滞留和活化状态相关。 CD62L (L-Selectin) 淋巴细胞归巢受体。 抗体 靶点/作用 在该实验中的意义 CD16（同上） （同上） 在此与CXCR2和OLR1联用，用于精确圈定中性粒细胞群体（CD16+ CXCR2+）和某些巨噬细胞亚群。 CXCR2（C-X-C Motif Chemokine Receptor 2） 趋化因子受体 中性粒细胞的关键标志物和功能受体。CXCR2是介导中性粒细胞向炎症部位（如肿瘤）迁移的主要受体。 抑制性/促肿瘤中性粒细胞 (N2样 / G-MDSC)：表现为 CD16+ CXCR2+ LOX-1+。